一句话就能完成三项任务，这件神器让我自由钓鱼。

下面的文章来源于差评前沿部分。 ，作者江江

" AI 界的 C 口 " 要来了？

这么说吧，这段时间， AI 圈有个叫 MCP 这个概念火了。它被称为统一统一。 AI 江湖，能让 AI 直接上手办公软件，设计软件等十八般武器，直接为您工作。

网民们也聊得如火如荼，以为是这样， AI 比如，未来，就会有人使用。 GPT-4o 画了张在 MCP 面前， AI 大工厂都是一家人的图片。。

还有网友分享 MCP 直接获得工具集合， 36 阅读量一万。

甚至奥特曼也表示，每个人都支持它。 MCP ，那么我们还是支持的！

所以，这个东西到底是什么，为什么全世界都这么火？

但光看那些科普，感觉又硬又干，根本啃不下去。

俗话说，实践就是真知。所以，江江直接上手试一试，看看这东西到底有多神奇，经得起一直吹？

首先得出结论，这东西确实挺牛逼的。

每个人都先想一想，现在的 AI ，是否纯纯的 " 嘴炮大师 " ，你们问他一句，他一分钟就能回复你们几千字，但是你们可能需要几个小时才能消化。

而 MCP 能让 AI 直接进入 " 二阶段 " ，从 " 嘴炮大师 " 进化成 " 打工机器 " ！

话不多说，我们直接上演示。

先从简单的开始，我直接告诉你。 Claude ：生成一个我的桌面 PDF 文件，包含在里面 1980 年各国的 GDP 排名数据表，包括两个柱形图。

虽然这个东西并不难，但是可以帮我动手，我可以腾出手来钓鱼。

AI 哥雷厉风行，直接要求连接我的系统，然后收集资料，填写表格，绘制图表，一气呵成。

在桌面上直接打开，有表格，有图片，还有信息来源，整个过程不到两分钟，我只需要边喝茶边看它的表演。

你们也许会说，这东西是自己能做的，厉害在哪里？

呃，下一件物品，你真的不一定会。从小到大，是的。 3D 建模对我一无所知，用它竟然可以实现。 " 用嘴建模 " 。

来看看这波操作。我直接告诉他： " 给我建立一个林中小屋模型。 "

消息一发出，它二话没说就开始操作。 Blender ，建立几何体，调整参数，设置材料 ... 十分钟后，模型直接送到我眼前。别的不说，能做出来，已经比我强了。

不仅如此， AI 这些看不见的手也可以延伸到文艺界。

我直接对它说： " 不需要贝斯给我写首歌。 " （ 对不起，因为它写出来的贝斯太难听了。 ） AI 哥直接连上 Ableton ，于是开始建立音轨，设置音轨。 bpm 、调节音质，编出一段音乐，两个音轨，一个是钢琴，一个是提琴。别说了，味道还挺对的。

最为离谱的是，它还可以操纵我的资源管理器。我在那里 Claude 里输入 " 请你结束 Claude" ，实际上，它真的结束了自己。我 AI 哥哥还真说一不二，狠起来连自己都干。

这哪是 AI 助理啊？这是一个三头六臂的全能工人。而且我，直接化身为甲方爸爸，只需要疯狂地提出需求。

而且这一切，都要归功于我们今天所说的这件事。—— MCP 。

这玩意全称 Model Context Protocol ，也就是模型前后协议。简而言之， MCP ，就等于是 AI 和软件一起安装 " 万能接口 " ，使其能够直接访问和控制您计算机上的软件和文件。

事实上，在过去，要做到这一点并非不可能，例如，开发者通过 LangChain 将各种工具集成起来， OpenAI 提出自己的东西 Function Calling 使大模型调用工具的机制。

然而，这些并没有得到大多数人的认可。主要原因是技术门槛太高，需要写上千行代码才能调用几个小工具。。况且写出来的函数还没有普遍使用，程序员要独立为每个任务开发一个函数。世界上有这么多软件，如果程序员一个个适应，他们就无法完成头发脱落的开发。。

这时候， MCP 出现在舞台上，直接拍桌子:我们统一了所有的界面规范，你开发完我也可以用，效率不会上来吗？这就是为什么 MCP 如此引人注目，它的确保了程序员的头发。

对于 MCP 如何做到这一点，其实原则上并不难，主要分为三个步骤。

步骤一，它就会发起询问： " 能够做这份工作的请出列！ " 并且获得可用的工具目录。步骤二，将打包并发送工具目录和您的请求。 AI 。

最终 AI 能够思考，并决定使用哪种工具，并指挥工具开始工作，然后喂回结果。 AI 嘴里，让你看见。

这个系列的操作下来， AI 直接去的能力 Next level 了。之前的 AI 就像只有嘴巴长了一样，只能告诉你该怎么做，你看不懂只能抓耳挠腮；现在有了 MCP ，就像给 AI 戴上手和眼睛，你只需要动动嘴巴，工作就可以完成。

更加逆天的是，有了 MCP 之后，各大语言模型之间，甚至可以协调工作，例如让步 Claude 操纵对手 OpenAI 的 GPT4o 生出一张图片，这样的操作已不再是想象。

换言之，我可以自己让一堆人。 AI 为我服务，谁擅长这份工作就让谁来，而这一切只要在一个对话框里就可以做到。

而且现在，网上已经有了 MCP 工具超市，各种功能的超市 MCP Server 一应俱全，包括百度地图，高德， MasterGo 等等，中大厂也在宣布接入。

假如你觉得不够用，你也可以根据自己的需要开发专属的 MCP Server ，创造完全符合你习惯的东西。 AI 助手，这种感觉比较 Manus 更香更香。。

呃，看了这么多演示，你可能会想： MCP 应能打遍天下无敌手。但是，从我这几天的经验来看，这个东西实际上还有很大的进步空间。

首先， MCP 支持仍处于初期阶段 MCP 工具不多，设备繁琐。初学者很难成功使用这些工具。在配置环境时，他们可能很容易迷失在代码中，无法自拔。。

而且，这个东西还挺贵的 token 第一，因为调用工具本来就很费钱。 token ，上层服务调用下层服务时，需要传达上层信息。调用后，下层会一层一层地传递信息，这将导致下层服务。 token 爆炸多。

二是 AI 一次很难找到解决问题的最佳方案，可能会一一尝试，这样如果一直找不到好的方法，就会一直卡在那里循环。。

还有，尽管 MCP 能给 AI 安装手和眼睛，但它的大脑仍然是我们的大语言模型。只有大模型理解你的需求，它才能操作工具来工作。但是目前的大模型往往相当愚蠢。

就用上边的 AI 在建模方面，有时建造的东西，根本不是人类能够理解的东西。

所以说到底，想要真正发挥作用。 MCP 潜力，各大模型厂商在大模型能力上的突破才是最重要的，否则你经常让它往东走，它会给你一个往西走的尴尬场面，浪费你。 token 。

但总的来说， MCP 这种风已经在各行各业刮起来了，而且只会越刮越大，照着照着， AI 这样的发展速度，以后大家都可以配得上。 AI 小团队。

到时你做个决定，马上就有三五个。 AI 助理为你写计划，这才是真正的改变生活的技术。所以，你认为人类解放双手的日子，还会远吗？

发文：不咕

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